New-Scale Fusion
データシート
統合型検知、行動分析、AIを活用した調査が、セキュリティチームによる脅威の早期発見と阻止にどのように役立つか
AIエージェントは正当なアクセス権限を通じて動作するため、リスクのあるエージェントの活動を検知するには、人間の活動と共通する行動の基準値や調査ワークフローが必要となります。
AIエージェント、コパイロット、サービスアカウントは、多くの場合、承認されたアクセス権を通じて、人間と連携して動作するようになりました。個々のイベントは正当なものに見えても、その全体的なパターンは通常とはかけ離れていることがあります。ツールが分散しており、ルールが固定的で、アラートの数も増加しているため、アナリストは手作業でそのコンテキストを再構築せざるを得なくなっています。
このデータシートでは、New-Scale FusionがSIEM、ユーザーおよびエンティティの行動分析（UEBA）、エージェント行動分析（ABA）、および自動対応を1つのクラウドネイティブプラットフォームに統合する方法について解説します。本資料では、Exabeam、Nova AIエージェント、Claude、ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilotからのテレメトリ、およびOutcomes Navigatorにおけるカバレッジマッピングについて取り上げています。
このデータシートが回答の助けとなる主な質問
- 1つのプラットフォームで、TDIRの検索、ケース管理、行動検知、および対応をどのように統合できるのでしょうか？
- ABAは、人間による脅威の分析に用いられるのと同じワークフローを通じて、AIエージェントの活動をどのようにベースライン化し、評価しているのでしょうか？
- どの生成AIプラットフォームからテレメトリデータを収集でき、そのデータはどのようにして検索可能なデータとなるのでしょうか？
- ケースの概要から、SigmaおよびYARAルールの変換に至るまで、7つのNova AIエージェントはどのような処理を担当しているのでしょうか？
- 「Outcomes Navigator」は、MITRE ATT&CKおよびOWASP Agentic Top 10に対して、どのように対応関係をマッピングしているのでしょうか？
- MCPサーバーとNew-Scale APIは、エンタープライズAIエージェントに対し、セキュリティデータへのアクセスをどのように制御しているのでしょうか？
New-Scale FusionがAIエージェントとセキュリティ運用をどのように連携させるか
New-Scale Fusion AI関連のアクティビティを、その他のセキュリティテレメトリと同様に、検出および調査のワークフローに組み込みます。「Bring-your-own AI（BYO-AI）」のサポートや、Observraを含むオープンエージェントテレメトリにより、主要なAIプラットフォーム以外のエージェントソースもカバーします。ExabeamのAgentic SOCプラグインは、Claude CodeおよびOpenAI Codex向けに、アラートのトリアージのための事前定義済みの調査ガイドラインを提供します。 MCPサーバーは、エンタープライズAIエージェントに対し、ケースデータ、リスクスコア、および調査概要への監視付きアクセスを提供します。
データシートをダウンロードして、New-Scale Fusionが、1つのプラットフォーム上で、人間やAIエージェントによる脅威の検知、調査、対応をチームがどのように行えるかをご確認ください。
